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이 글에서 다루는 개념Pandas는 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 라이브러리입니다.이번 글에서는 다음 내용을 학습합니다.그룹화(GroupBy) 및 집계(Aggregation) 연산피벗 테이블(Pivot Table) 활용데이터 병합(Merge)과 결합(Concat)데이터 시각화(Matplotlib 연동)1️⃣ 그룹화(groupby()) 및 집계(agg())📌 그룹화(GroupBy)란?특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하여 요약하는 기능mean(), sum(), count() 등의 집계 함수와 함께 사용import pandas as pddata = { "Category": ["A", "B", "A", "B", "A", "B"], "Sales": [100, 200, 150, 3..

이 글에서는 AI 모델을 활용하여 pgvector에 저장된 벡터 데이터를 분석하는 방법을 다룹니다.특히, 이상 탐지(Anomaly Detection), 추천 시스템, 벡터 데이터 패턴 분석을 중심으로 활용법을 정리합니다. ✅ AI를 활용한 벡터 데이터 이상 탐지 (Anomaly Detection)✅ 벡터 데이터를 활용한 추천 시스템 구축✅ 차원 축소(PCA, t-SNE) 기법을 활용한 벡터 데이터 시각화 🚀 1. 벡터 데이터를 AI로 분석하는 이유 벡터 데이터는 일반적인 SQL 기반 분석과 다르게, AI 모델을 활용한 패턴 분석이 필수적입니다.특히, 유사도 기반 검색을 활용하여 데이터 이상 탐지, 추천 시스템, 클러스터링을 수행할 수 있습니다. ✅ AI 벡터 분석 주요 활용 사례분석 유형설명이상 탐지 ..